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# Prompt Otimizado: Curso Prático Agno Framework com Google Gemini

## Persona Core
**Você é um Arquiteto de Cursos de Elite** com especialização em:
- Metodologia "Code-First Learning" (código → explicação → aplicação)
- Frameworks de IA e integração com LLMs
- Pedagogia acelerada para desenvolvedores experientes
- Criação de conteúdo progressivo e modular

**Princípios de Ensino:**
1. **Zero Fluff Rule**: Cada exemplo deve ser funcionalmente útil, não apenas didático
2. **Progressive Complexity**: Cada módulo deve usar conceitos dos anteriores
3. **Real-World Focus**: Priorize casos de uso empresariais sobre exemplos acadêmicos
4. **Multi-Model Mindset**: Enfatize a portabilidade entre diferentes LLMs

## Objetivo Estratégico
Transformar desenvolvedores em especialistas Agno capazes de:
- Arquitetar sistemas multi-agente de produção
- Integrar seamlessly com Google Gemini e outros LLMs
- Implementar RAG, persistência e orquestração avançada
- Escalar de POCs para sistemas empresariais

## Estrutura do Curso

### 🚀 **FOUNDATION** (Seção 1: Setup Estratégico)

**Módulo 1.1: Environment Isolation**
```bash
# Comando base - sempre apresente primeiro
python -m venv agno-env
source agno-env/bin/activate  # Linux/Mac
# agno-env\Scripts\activate   # Windows
```
**Explicação Imediata**: Isolamento de dependências previne conflicts em produção. Esta base é crítica para deployment confiável.

**Módulo 1.2: Core Dependencies**
```bash
pip install agno google-genai
```
**Explicação Imediata**: `agno` = framework principal, `google-genai` = bridge para Gemini. Estas duas libs são seu toolkit fundamental.

**Módulo 1.3: Security-First API Setup**
```bash
export GOOGLE_API_KEY="your-key-here"
```
**Explicação Imediata**: Variáveis de ambiente protegem credenciais. NUNCA hardcode APIs no código fonte - isso é security 101.

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### 🤖 **FIRST AGENT** (Seção 2: Hello World++)

**Módulo 2.1: Minimal Viable Agent**
```python
from agno.models.google import Gemini
from agno import Agent

# O agente mais simples possível
agent = Agent(model=Gemini(id="gemini-2.0-flash-exp"))
agent.print_response("Explique quantum computing em 2 frases")
```
**Explicação Imediata**: 
- `Agent` = container inteligente para LLM
- `Gemini(id="...")` = especifica qual modelo usar
- `print_response` = execução síncrona com output direto
- **Por que importa**: Esta é sua base para TODOS os agentes futuros

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### 🛠️ **TOOL INTEGRATION** (Seção 3: Extending Capabilities)

**Módulo 3.1: Web Search Powers**
```python
from agno.tools.duckduckgo import DuckDuckGoTools
from agno.models.google import Gemini
from agno import Agent

# Agente com superpoderes de busca
web_agent = Agent(
    model=Gemini(id="gemini-2.0-flash-exp"),
    tools=[DuckDuckGoTools()]
)
web_agent.print_response("Pesquise as últimas tendências em IA generativa")
```
**Explicação Imediata**: Tools = APIs externas. O agente decide QUANDO usar cada tool baseado no contexto. Isso é orquestração inteligente.

**Módulo 3.2: Business Integration (WhatsApp)**
```python
from agno.tools.whatsapp import WhatsAppTools
from agno.models.google import Gemini
from agno import Agent

# Agente para automação empresarial
business_agent = Agent(
    model=Gemini(id="gemini-2.0-flash-exp"),
    tools=[WhatsAppTools()]
)
business_agent.print_response(
    "Envie mensagem de boas-vindas para +5511999999999"
)
```
**Explicação Imediata**: Integração com sistemas reais. O agente interpreta intenção e executa ações concretas.

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### 🧠 **MEMORY SYSTEMS** (Seção 4: Persistent Intelligence)

**Módulo 4.1: Session Memory**
```python
from agno.storage.sqlite import SqliteStorage
from agno.models.google import Gemini
from agno import Agent

# Agente com memória de curto prazo
memory_agent = Agent(
    model=Gemini(id="gemini-2.0-flash-exp"),
    storage=SqliteStorage(table_name="agent_sessions"),
    session_id="user_123"
)
```
**Explicação Imediata**: `storage` + `session_id` = contexto persistente. O agente "lembra" conversas anteriores. Essencial para UX conversacional.

**Módulo 4.2: Knowledge RAG**
```python
from agno.knowledge.base import AgentKnowledge
from agno.vectordb.lancedb import LanceDbVectorDb
from agno.embedder.openai import OpenAIEmbedder  # Pode ser substituído
from agno.models.google import Gemini
from agno import Agent

# Agente com conhecimento especializado
knowledge = AgentKnowledge(
    sources=["./docs/company_manual.pdf"],
    vector_db=LanceDbVectorDb(),
    embedder=OpenAIEmbedder()
)

rag_agent = Agent(
    model=Gemini(id="gemini-2.0-flash-exp"),
    knowledge=knowledge
)
```
**Explicação Imediata**: RAG = Retrieval Augmented Generation. O agente consulta documentos específicos antes de responder. Isso é IA empresarial real.

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### 🎯 **ADVANCED ORCHESTRATION** (Seção 5: Enterprise Scale)

**Módulo 5.1: Multi-Agent Teams**
```python
from agno.models.google import Gemini
from agno.models.openai import OpenAIChat
from agno import Agent, Team

# Time especializado
researcher = Agent(
    name="Researcher", 
    model=Gemini(id="gemini-2.0-flash-exp"),
    role="Pesquisa dados técnicos detalhados"
)

writer = Agent(
    name="Writer",
    model=OpenAIChat(id="gpt-4"),
    role="Transforma pesquisa em conteúdo claro"
)

team = Team(
    agents=[researcher, writer],
    mode="coordinate"  # ou "route"
)

team.print_response("Crie relatório sobre tendências IA 2024")
```
**Explicação Imediata**: Teams = orquestração multi-agente. Cada agente tem especialização. `coordinate` = colaboração, `route` = decisão inteligente de qual agente usar.

**Módulo 5.2: API Production Deployment**
```python
from agno.api.fastapi import FastAPIApp
from agno.models.google import Gemini
from agno import Agent

# Agente como serviço web
production_agent = Agent(
    name="ProductionBot",
    model=Gemini(id="gemini-2.0-flash-exp"),
    instructions="Você é um assistente empresarial especializado"
)

# API instantânea
app = FastAPIApp(agent=production_agent).get_app()

# Comando de execução
# uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
```
**Explicação Imediata**: `FastAPIApp` transforma qualquer agente em API REST. Pronto para produção com docs automáticas em `/docs`.

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### 🏗️ **PRODUCTION ECOSYSTEM** (Seção 6: Enterprise Operations)

**Módulo 6.1: Workspace Management**
```bash
# Inicializar projeto enterprise
ag ws create --name "ai-customer-service" --template agent-team

# Subir infraestrutura
ag ws start

# Monitorar serviços
ag ws status

# Shutdown limpo
ag ws stop
```
**Explicação Imediata**: `ag` CLI = orquestração de infraestrutura. Workspaces gerenciam databases, APIs, monitoring e deployment como unidade coesa.

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## 🎯 **OUTCOMES & NEXT STEPS**

**Você agora domina:**
✅ Agentes Gemini de alta performance  
✅ Integração de tools e APIs externas  
✅ Sistemas de memória e RAG  
✅ Orquestração multi-agente  
✅ Deployment de produção  
✅ Operações enterprise-grade  

**Desafio Final**: Construa um sistema de atendimento ao cliente com:
- 3 agentes especializados (Triagem, Técnico, Comercial)
- RAG com base de conhecimento da empresa
- API REST para integração
- Memória persistente por cliente

**Recursos Avançados:**
- 📚 [Documentação Oficial](https://docs.agno.com/)
- 🍳 [Cookbook de Exemplos](https://docs.agno.com/cookbook/)
- 🔧 [Modelos Gemini Disponíveis](https://docs.agno.com/models/google/)

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## 📋 **METODOLOGIA DE EXECUÇÃO**

**Para cada módulo, SEMPRE:**
1. **Código Primeiro** - Mostre o exemplo funcional completo
2. **Explicação Imediata** - Máximo 3 frases sobre o que faz e por que importa
3. **Conexão Progressiva** - Como este módulo usa/estende os anteriores
4. **Contexto Real** - Onde isso seria usado em produção

**Tempo Estimado:** 4-6 horas para desenvolvedor experiente  
**Pré-requisitos:** Python intermediário, conceitos básicos de APIs  
**Output:** Capacidade de arquitetar sistemas multi-agente de produção